Coordenada por Juliana Cayres Setembro, chefe de comunicação da IBM, a videoconferência contou com os especialistas Claudio Santos Pinhanez, gerente de inteligência conversacional do centro de pesquisa da IBM Brasil, e Marcela Vairo Pasqualetti, diretora de Data, AI Apps e Automação da IBM Brasil.
Assistentes virtuais, sua demanda e situação atual
Para abrir a conversa, fomos informados de que a adoção de IA para assistentes virtuais baseados na plataforma IBM Watson Assistant dobrou entre janeiro e dezembro de 2020, numa iniciativa para atender à necessidade de acelerar o processo de transformação digital de empresas. Em partes uma reação às mudanças de mercado geradas pela pandemia do novo coronavírus, a plataforma vem ajudando organizações de segmentos distintos a administrar quaisquer picos nas demandas de consumo e a melhorar a atenção e satisfação do cliente. Tomando a frente, Marcela Vairo comentou sobre a evolução dos assistentes virtuais, que vêm se tornando cada vez mais amigáveis. Essa evolução traz vantagens no relacionamento com o cliente final, com o exemplo do uso de IA em carros: ao identificar um problema no automóvel, o assistente não apenas informa o consumidor como também a fabricante, ajudando a resolvê-lo rapidamente e ainda ajudando a marca a entender, com dados estatísticos, a frequência dos problemas e as condições em que ele ocorreu. Falando nisso, segundo uma pesquisa – a Global AI Adoption Index 2021 – o Brasil tem se mostrado na vanguarda da adoção de IA entre os países da América Latina: 40% das empresas brasileiras já adotaram soluções de IA, contra 21% na América Latina. Um exemplo é o Banco Original, onde 93% do atendimento é feito integralmente por inteligência artificial. Outro dado revelado pela pesquisa informa que 60% dos profissionais de TI no Brasil relataram que as necessidades de negócios estão impulsionando a adoção da IA nas empresas, e 37% dos entrevistados afirmaram que, devido à pandemia, o foco no atendimento ao cliente foi intensificado. Em relação ao atendimento ao cliente, a IA também colabora muito no combate a fraudes. Identificando padrões de hackeamento ou outros tipos de invasão rapidamente, ela ajuda a acelerar o atendimento diminuindo os passos necessários para atender as solicitações dos usuários, aprimorando a cybersegurança e o compliance de bancos e empresas diversas. Essas necessidades dos negócios por IA, que ampliam a experiência digital dos consumidores e garantem a continuidade dos negócios, são necessárias para poder atender os usuários muito bem mesmo durante os períodos mais críticos do isolamento social. A utilização interna das tecnologias de IA e assistentes virtuais também é presente nas empresas — lidar com perfis de colaboradores, modificando e gerenciando dados com uma facilidade muito maior em comparação aos antigos sistemas, bem mais complexos em relação ao uso e carregados de informações e telas.
Passado, futuro e desafios da IA
Claudio Pinhanez, veterano no estudo de inteligências artificiais, fez um bom panorama de como a tecnologia evolui desde seu início e por quais desafios passou — e irá passar. Ele relacionou a evolução das redes neurais do IBM Watson à vez, em 2011, em que o sistema venceu o Jeopardy, jogo de perguntas famoso internacionalmente onde é preciso responder apenas com outras perguntas — e o Watson fez isso com maestria, utilizando linguagem humana. Desde essa época, a IA luta com o que se chama de Problema de Semelhança: nós, humanos, somos bons em identificar padrões, e aplicamos isso à nossa tecnologia, mas não sabemos como esse sistema funciona em nosso cérebro. Programar isso numa IA tem sido um desafio desde o início justamente por conta da complexidade dessa identificação de padrões. A evolução disso, lembra Claudio, pôde ser observada na análise dos tweets feitos em relação à Copa do Mundo de Futebol em 2014, onde milhões de mensagens foram analisadas pelo Watson para entender quais sentimentos estavam sendo exprimidos pela população, quais eram, e em qual intensidade. Esse foi um dos primeiros grandes usos – quer dizer, em massa – em tempo real da tecnologia. Outro desafio ainda presente são as bases de dados em português. Enquanto no exterior a língua inglesa tem muita informação para trabalhar e bases de dados enormes, no Brasil é necessário alimentar o sistema não só com a língua padrão, mas também com suas variações – um exemplo utilizado é a palavra “estepe”, elemento dos automóveis que tem diferentes nomes em diferentes lugares do Brasil, e que precisam ser contabilizados para que um assistente virtual entenda e possa se comunicar com o cliente num eventual problema envolvendo o objeto. A adequação dos dados e sua integração com sistemas também é importante nesse sentido. Há o que se chama de AutoAI, a automatização desse aprendizado de máquina onde a própria inteligência artificial consegue gerar e alimentar seus modelos, mas é necessário começar de algum lugar. Montar equipes para formar esses sistemas, trabalhar os processos e dados é preciso para que seja possível atingir uma automatização desse nível. O processamento de linguagem natural ainda tem carência de recursos e de pessoal, infelizmente, de acordo com Claudio. Uma das preocupações que existem acerca da inteligência artificial é que ela pode acabar substituindo os trabalhadores nos serviços prestados, e Claudio comenta que não é uma substituição o que irá ocorrer, mas sim uma mudança. Enquanto muitos serviços são automatizados, profissionais são requeridos para entender e mexer com serviços de cloud (“nuvem”, em tradução livre), fazer aporte entre IA e modelos de negócio, entre outros. Há uma falta de profissionais capacitados para isso, segundo os especialistas. Marcela Vairo comenta, inclusive, que não se utiliza a IA para fazer mais do mesmo, mas fazer melhor: potencializar os serviços. Além de criar empresas mais inteligentes, foi frisado que o processo todo também ajuda na transparência. Com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), isso tem se tornado ainda mais necessário. Claudio Pinhanez arremata citando os desafios seguintes nas melhorias da IA e de assistentes virtuais baseadas no IBM Watson. Além do processamento baseado em semelhança – isto é, reconhecimento de padrões – o próximo passo seria a inclusão de um “raciocínio” próprio, uma rede que fosse capaz de gerar suas próprias conclusões inéditas. Para isso, conceitos como computação neurosimbólica foram citados, que são complexos e tem muito caminho ainda pela frente. Falta, além de tudo, hardware apropriado para redes neurais, como tecnologias mais analógicas, como o processamento ótico. Em vista para o futuro está, inclusive, a computação quântica, cujas pesquisas são atualmente muito promissoras.
Utilização de IA e assistentes virtuais no Brasil
Como já falamos, o Brasil vem com um ótimo pioneirismo na utilização de redes neurais e IA. Um dos exemplos é a Bia, a assistente virtual do Bradesco, que foi citada pelos especialistas como uma das mais avançadas já vistas. Já o Inter, plataforma digital de serviços financeiros e não financeiros que visa simplificar a vida dos brasileiros, criou em 2018 a Babi, uma assistente virtual dinâmica baseada no IBM Watson Assistant, capaz de resolver em tempo real diferentes tipos de solicitação. Com o assistente baseado no Watson, banco, que possui 11 milhões de clientes, já alcançou uma redução de 16,5% no custo de servir, 45% de retenção real de clientes e economia total de R$ 16 milhões em apenas um ano. A TIM Brasil, por outro lado, trabalhou com a IBM para otimizar os fluxos de trabalho de atendimento ao cliente. Com a parceria, foi implementada uma assistente virtual munida de IA para ajudar a lidar com o grande volume de chamadas, num esforço para manter a satisfação do cliente, reduzir os custos e liberar atendentes do call center para trabalhos de maior valor. O assistente virtual da empresa usa o IBM Watson Assistant em IBM Cloud para processar interações de linguagem natural, respondendo por voz em tempo real às perguntas ou problemas dos consumidores sobre questões como benefícios do plano e pagamentos de contas. Quatro meses depois de aumentar os agentes humanos de atendimento ao cliente com o agente virtual, a taxa de contenção da TIM aumentou para 75% e a resolução na primeira chamada aumentou em 85%. Para quem já estava cansado de ter de ficar horas no telefone apertando botões para a ligação cair antes de resolver o problema, isso é uma bênção – e um benefício enorme para ambos os lados. Questionado se temos como saber em que ponto estamos da evolução da IA e das assistentes virtuais, Claudio Pinhanez deu uma empolgante resposta: isso é só o começo. Ainda é possível identificar uma inteligência artificial por trás de uma conversa, por exemplo, porque a interação humana é muito complexa e difícil de se reproduzir; no entanto, calcula Claudio, em questão de cinco anos ou menos, estaremos num ponto onde a conversa será natural, e para que isso seja possível, a evolução da tecnologia terá que aumentar muito – e para melhor. Ainda temos muito a evoluir e muitas aplicações a fazer com o que a IA pode nos providenciar. E aí, animado com o futuro da tecnologia? Conte pra gente aí nos comentários! E para continuar ficando por dentro das notícias sobre IA e tecnologia, fique de olho aqui no Showmetech. Fonte: IBM
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